Using a pruned, nondirect product basis in conjunction with the multi-configuration time-dependent Hartree (MCTDH) method
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a pruned, nondirect product multi-configuration time dependent Hartree (MCTDH) method for solving the Schrödinger equation. MCTDH uses optimized 1D basis functions, called single particle functions, but the size of the standard direct product MCTDH basis scales exponentially with D, the number of coordinates. We compare the pruned approach to standard MCTDH calculations for basis sizes small enough that the latter are possible and demonstrate that pruning the basis reduces the CPU cost of computing vibrational energy levels of acetonitrile (D = 12) by more than two orders of magnitude. Using the pruned method, it is possible to do calculations with larger bases, for which the cost of standard MCTDH calculations is prohibitive. Pruning the basis complicates the evaluation of matrix-vector products. In this paper, they are done term by term for a sum-of-products Hamiltonian. When no attempt is made to exploit the fact that matrices representing some of the factors of a term are identity matrices, one needs only to carefully constrain indices. In this paper, we develop new ideas that make it possible to further reduce the CPU time by exploiting identity matrices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».